摘要
本发明涉及复合机床技术领域,公开了一种基于复合机床的变工况刀具磨损预测方法,包括以下步骤:s1:采集动态信号与获取工艺参数;s2:构建刀具磨损预测模型;s3:元学习框架的多任务训练:通过元学习,获得更新后的Wy和by。将刀具磨损预测模型部署于复合机床实际加工系统中,根据实施接收的动态信号与工艺参数,快速输出当前时刻的刀具磨损预测值。本发明具有机床无需停机、刀具磨损预测准确性高的有益效果。
技术关键词
刀具磨损预测方法
刀具磨损预测模型
长短期记忆网络
刀具磨损状态
工况
参数
多任务
切削接触面积
物理
复合机床技术
记忆网络模型
动态
信号
材料导热系数
切削力模型
温升
梯度下降算法
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双通道特征融合
注意力
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频率加权矩阵
投影特征
温度控制方法
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预测误差
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分布式拓扑结构
隐私保护方法
数据分类
识别码
隐私保护系统
长短期记忆网络
偏差
时钟同步方法
信号
戳计数器
发动机控制器
验证系统
验证装置
故障注入板卡
测试工具